摩爾定律失效？芯片發展放緩，Ai或為撬動產業繼續發展的杠桿
這里面比較重要的是生產狀態的預測和智能調度。從一道工藝到下一道工藝，何如進行最合理的銜接，如果加入AI預測之后，可以極大的提升我們生產的效率。這個也是通過AI的調度規劃的算法，縮短自動化有效的預測時間。原來是以天為單位的，縮小到以小時甚至以分鐘為單位，這樣可以極大提升我們的生產效率。
另外在工藝研發上面，集成電路生產最怕缺陷，只要在研發當中出現一個缺陷，前面幾年的研發結果可能就白費了，因此控制缺陷是非常重要的一項工作。
但是現在的缺陷很多不是規律性產生的，因為集成電路到了納米尺度之后，很多缺陷是隨機的，我們怎么把這些隨機的缺陷抓出來？
我們要基于AI研發缺陷識別系統，比如說在圖像傳感器已經在工業生產中發揮了很好的作用。
集成電路制造是一代裝備、一代工藝、一代產品。現在的裝備也是越來越復雜，價值越來越高，我們怎么樣能夠把這些裝備運用好？
我們要加入到智能診斷、預警、性能提升上面，對裝備運行狀態的監控、材料的超差、機器的預警，裝備產能怎么樣提升，原來一個小時刻兩百片，怎么樣提高到兩百五十片，建立一種自學習的能力，這也是AIFab里面非常重要的工作。
我們現在在發明一套技術，能夠植入到工藝裝備里面的嵌入式的智能控制技術，包括光刻機，通過AI算法的植入，使得這些機器在原來自動化上面具備自我學習、自我診斷的能力，是在生產線上利用的效果更好，最后形成真正把我們一個制造生產線從自動化進步到是一條聰明的生產線。
AIFab 有可能是解決我們目前將要碰到的 AI 和芯片制造技術創新耦合的一個重要手段。因此，我們也秉承開放、創新、合作的企業精神，歡迎廣大的 AIFab 和華虹一塊共同推動 AIFab的落地與發展。
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